🗺️ SLAM · 稠密重建
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30章 从入门到实战
01
SLAM概述
定义·发展·应用
➔
02
传感器与数据
相机·IMU·激光雷达
➔
03
三维空间刚体运动
旋转矩阵·四元数·李群
➔
04
特征点法前端
ORB·SIFT·匹配
➔
05
直接法前端
光流·直接法·半直接
➔
06
后端优化基础
最小二乘·GN·LM
➔
07
图优化与因子图
g2o·iSAM
➔
08
回环检测
词袋·DBoW2/3
➔
09
单目SLAM
ORB-SLAM2/3·尺度
➔
10
双目与RGB-D SLAM
立体匹配·RTAB-Map
➔
11
激光SLAM
GMapping·LOAM
➔
12
多传感器融合SLAM
VIO·LIO·多模态
➔
13
语义SLAM
语义分割·动态处理
➔
14
稠密重建基础
深度图·点云·TSDF
➔
15
多视图立体几何
MVS·PatchMatch
➔
16
神经辐射场 NeRF
体素渲染·Instant-NGP
➔
17
3D高斯泼溅
3DGS·快速渲染
➔
18
神经隐式表示
SDF·Occupancy·NeuS
➔
19
稠密重建系统
KinectFusion·NeuralRecon
➔
20
大规模场景重建
分块·场景图·LOD
➔
21
动态场景重建
非刚体·动态NeRF
➔
22
纹理映射与网格化
泊松重建·纹理
➔
23
SLAM与重建协同
实时引导·辅助定位
➔
24
数据集与评测
TUM·KITTI·ScanNet
➔
25
工程实践
C++/Python·ROS
➔
26
SLAM与重建挑战
光照·弱纹理·漂移
➔
27
前沿趋势
端到端·基础模型
➔
28
项目实战一
ORB-SLAM3室内重建
➔
29
项目实战二
NeRF物体级重建
➔
30
课程总结与展望
技术演进·学习路径
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